Pandas -如何根据新的列数据查找行值，以及如何使用多个条件进行自我合并

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中，可以使用多种方法根据新的列数据查找行值，并且可以使用多个条件进行自我合并。

如何根据新的列数据查找行值：
- 使用df.loc方法可以根据新的列数据查找行值。例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含列A和B，我们想要根据列B的值查找对应的行值，可以使用以下代码：
- 使用df.loc方法可以根据新的列数据查找行值。例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含列A和B，我们想要根据列B的值查找对应的行值，可以使用以下代码：
- 这将返回一个新的DataFrame，其中包含满足条件df['B'] == 'value'的所有行。

如何使用多个条件进行自我合并：
- 使用df.merge方法可以使用多个条件进行自我合并。假设有两个名为df1和df2的DataFrame，我们想要根据列A和列B的值进行自我合并，可以使用以下代码：
- 使用df.merge方法可以使用多个条件进行自我合并。假设有两个名为df1和df2的DataFrame，我们想要根据列A和列B的值进行自我合并，可以使用以下代码：
- 这将返回一个新的DataFrame，其中包含满足条件df1['A'] == df2['A']和df1['B'] == df2['B']的所有行。